用途：为 ML/AI 论文生成出版级配图，覆盖两类工作流。示意图（架构、系统设计、流程、管线）用 Gemini 图像生成；数据图（折线、柱状、散点、热力图、消融对比、训练曲线）用 matplotlib/seaborn。
主要能力：能从整篇论文、描述段落、结果表格、CSV/JSON 或模糊请求中提取实体、层级、数据流与比较结构。示意图提供四种视觉风格（手绘简笔、现代极简、图解技术、经典强调条）与多套配色；数据图按数据维度自动选型，并强调“我们的方法”，同时导出矢量 PDF 与 300 DPI PNG。
用法：先分析上下文并提取组件与关系；示意图需设置 GEMINI_API_KEY，模型为 gemini-3-pro-image-preview，提示词按框架、视觉风格、配色、布局、连接、约束六段编写，生成脚本保存于 figures/gen_fig_<name>.py；数据图使用 matplotlib。示意图通常生成 3 次后择优，脚本不得硬编码密钥。
限制：未提供具体收费、价格与平台支持信息；示意图依赖 Gemini API 可用性，文字标签可能拼错或错位，需人工复核；数据图需自备数据。分类按用途归入设计与创作。